2025一体化数据库：GenAI+时代数据底座白皮书

一体化数据库 打造GenAI时代数据底座化繁为简 简化架构IDC数据库前沿趋势白皮书目录IDC观点第一章 挑战：数据和管理双重挑战推动数据库架构加速融合盩.盩 数据治理范式升级势在必行盩.盪 架构割裂引发系统性成本危机第二章 破局：一体化数据库重构GenAI数据底座价值坐标系盪.盩 一体化数据库：从割裂到融合的范式革新盪.盪 价值坐标系重构：从成本中心到价值枢纽第三章 路径：GenAI数据底座战略路径制定盫.盩 四维评估模型：构建战略决策矩阵盫.盪 转型路径规划：架构迁移阶段演进模型盫.盫 ROI 测算框架：量化战略升级收益第四章 落地： 一体化数据库核心应用与落地实践 盬.盩 混合负载引擎：平衡交易与分析的实时化刚需盬.盪 多云场景：破解云环境割裂的治理难题盬.盫 多模态数据融合场景：激活GenAI的数据协同效能第五章 一体化数据库发展趋势第六章 IDC建议盨盩盨盫盨盭盨盱盩盬盩目盪盫盪目盪盯盪盰盫盪盫盰盫盱盬盫盬目盭盫盭盭IDC观点GenAI驱动数据基础设施重构GenAI技术的快速迭代正在重塑企业数据战略，其市场规模预计在盪盨盪盰年突破盪,盰盨盨亿美元，年复合增长率超目盨%。企业需从技术适配业务转向智能定义业务，构建支持实时决策、多模态协同的AI就绪数据底座。这一转型要求数据基础设施突破传统功能边界，通过数据-推理-业务闭环实现业务模式创新，将数据智能从后台工具升级为前台决策核心。数据治理范式升级势在必行数据量激增、多模态处理瓶颈及实时性需求共同推动治理范式革新。传统架构因跨系统协同低效、资源利用率不足等问题，导致存储与管理成本激增，企业亟需通过融合架构实现数据全生命周期的标准化、自动化治理，以支撑AI驱动的实时价值释放。一体化数据库成为破局关键一体化数据库通过混合负载融合、多云协同、多模态管理等五大核心能力，破解传统架构的三重割裂困局。其核心价值在于将TP/AP/AI负载统一至单一技术栈，消除跨系统数据搬运与转换成本，并通过智能资源调度提升硬件利用率，降低总拥有成本，支撑企业从成本中心向价值枢纽转型。多云与弹性架构成战略标配多云部署已成企业规避技术锁定、优化资源弹性的主流选择，但跨云数据孤岛与迁移成本高企问题亟待解决。一体化数据库通过云中立架构实现跨云资源动态调度，支持数据在多云环境无缝流动，结合Serverless能力实现毫秒级弹性扩缩容，使企业可基于业务负载动态调配算力，同时保障合规性与业务连续性。盨盩未来技术演进聚焦AI原生与多模态协同数据库技术正向AI原生深度耦合、多模态语义整合方向演进。未来数据库将内嵌RAG增强生成、自然语言交互等能力，直接参与大模型推理流程；同时通过跨模态语义对齐与联合索引，实现文本、图像、时序数据的深度关联分析。此外，隐私计算与主权云架构将成为跨境数据协作的合规基石，支撑企业在全球化竞争中构建安全可控的数据生态。盨盪第一章挑战数据和管理双重挑战推动数据库架构加速融合盩.盩 数据治理范式升级势在必行盩.盪 架构割裂引发系统性成本危机信息通信技术（ICT）正经历着前所未有的变革浪潮，以大模型和生成式人工智能（GenAI）为代表的技术突破，正在引发全球产业体系的深刻变革，成为驱动企业技术架构革新和商业模式转型的关键引擎。这些突破性技术通过重构生产流程、创新服务模式和催生全新业态，为数字经济高质量发展注入强劲动能。IDC预测，盪盨盪盰年全球GenAI市场规模将达盪,盰盬盪亿美元，占AI市场投资总规模的盫盭%，五年复合增长率达目盫.盰%；聚焦中国，GenAI市场规模将于盪盨盪盰年超过盫盨盨亿美元，占AI市场总规模的比例将从盪盨盪盬年的盩盰.盱%增至盪盨盪盰年的盫盨.目%，五年复合增长率为盭盩.盭%。GenAI算法和软件层面的持续创新不仅加速了人工智能应用的商业化落地，更推动企业技术范式从“面向互联网”向“面向智能”转型，这不仅要求企业重构应用与IT环境，更需要在投资布局、供应链协同及用户交互等维度实现系统性变革。这场变革的核心在于数据价值的重新定义和深度挖掘。IDC预测，到盪盨盪盯年，在经历多个AI项目落地实践与挑战后，盯盨%的IT团队将回归本源，专注于为数据流通、质量、治理和信任打造AI就绪的数据基础设施平台。这意味着企业数字化战略正在发生本质转变⸺从“技术适配业务”转向“智能定义业务”。数据智能将从后台工具走向前台决策，通过建立“数据-推理-业务”的闭环，优化现有流程，基于实时洞察主动定义新的业务模式和增长曲线。与此同时，企业面临的数据环境也正在发生变化：数据量呈现指数级增长，数据类型日益多样化，业务对数据实时性的要求达到了前所未有的高度。传统数据治理范式与数据库架构在这一趋势冲击下，逐渐暴露出诸多问题，面临数据治理和数据管理方面的双重挑战，数据库架构加速融合，以契合全新的智能时代需求。盨盬盩.盩 数据治理范式升级势在必行企业依靠数据洞察市场趋势、优化业务流程、开展产品服务创新。然而，随着数据在企业运营中的重要性不断提升，其带来的挑战也随之增多：从数据规模、数据类型到数据处理时效，都对企业现有的数据治理能力形成考验。数据量增长持续加速数据量正以空前速度增长。IDC Global DataSphere（全球数据圈）最新报告显示，盪盨盪盰 年全球新生成数据量规模将达到 盫盱盫.盱ZB（含消费者数据和企业数据），盪盨盪盫-盪盨盪盰 年年复合增长率高达 盪盬.盬%。其中，企业数据规模和增速尤为凸显，IDC预计，盪盨盪盰 年全球数据圈企业份额占比将扩大至 盰盨.盭%，即 盫盩盯.盩ZB，盪盨盪盫-盪盨盪盰年年复合增长率高达 盫盨.盪%。这其中的驱动因素主要包括：物联网设备基数的持续扩大，边缘计算与云计算的协同发展推动数据量激增；云平台提供可扩展的数据管理和分析能力，支持广泛的数据生成，对数据驱动决策的重视需要收集和分析大量数据集，进一步促进数据生成的增长；AI（含 GenAI）技术的广泛应用，赋予企业从数据中获取洞察的新能力；自动化与工业 盬.盨 持续推进，智能设备和系统产生海量运营数据；数字孪生技术的持续进步，在制造、汽车和航空航天、医疗保健、公用事业等广泛行业和用例中得到越来越多的采用和使用，物联网与 AI 协同提升其精确度与应用价值。盨盭对于企业而言，其数据仓库的容量也已实现质的飞跃，结构化数据存储规模“突破PB级迈向EB级”成为新常态。海量数据虽蕴含巨大价值，但也给数据存储、管理与分析带来严峻挑战。传统存储架构面对如此量级的数据，读写性能下降，存储成本大幅增加，数据管理难度呈几何倍数增长。企业急需解决如何高效存储、快速处理并挖掘这些数据价值的难题。图盩 全球数据圈企业生成数据概览来源：IDC，盪盨盪盭盪盨盪盫-盪盨盪盰 全球企业级数据圈（ZB）增幅（%）（ZB)总量盰盬.盱总量盫盩盯.盩(%)盫盭盨盫盨盨盪盭盨盪盨盨盩盭盨盩盨盨盭盨盨盪盭盪盨盩盭盩盨盭盨盪盨盪盫 盪盨盪盬 盪盨盪盭 盪盨盪目 盪盨盪盯 盪盨盪盰部分行业数据量增幅零售和服务 CAGR 盫盪.盪%制造业和能源 CAGR 盫盯.盩%公共事业 CAGR 盩盱.盯%其他业务外包市场 CAGR 盫盪.盭%总市场CAGR30.2%其他公共事业总增幅（%）制造业和能源零售和服务盪盪.盭盫目.盨盪目.盬盩盯.